การรวบรวมข้อมูล AI: ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้
โมเดล AI และ ML อัจฉริยะกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพเชิงพยากรณ์ไปจนถึงยานยนต์ไร้คนขับและแชทบอทอัจฉริยะ แต่สิ่งใดเป็นแรงผลักดันโมเดลอันทรงพลังเหล่านี้? ข้อมูล ข้อมูลคุณภาพสูง และจำนวนมาก คู่มือนี้ให้ภาพรวมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลสำหรับ AI ครอบคลุมทุกสิ่งที่ผู้เริ่มต้นจำเป็นต้องรู้
การรวบรวมข้อมูลสำหรับ AI คืออะไร?
การรวบรวมข้อมูลสำหรับ AI เกี่ยวข้องกับการรวบรวมและจัดเตรียมข้อมูลดิบที่จำเป็นสำหรับการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ข้อมูลนี้สามารถอยู่ในรูปแบบต่างๆ รวมถึงข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ สำหรับการฝึก AI ที่มีประสิทธิภาพ ข้อมูลที่รวบรวมจะต้อง:
- มโหฬาร: โดยทั่วไปแล้ว ต้องใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในการฝึกโมเดล AI ที่แข็งแกร่ง
- ความหลากหลาย: ข้อมูลควรแสดงถึงความแปรปรวนในโลกแห่งความเป็นจริงที่โมเดลจะพบเจอ
- ติดป้ายกำกับ: สำหรับการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล ข้อมูลจำเป็นต้องได้รับการแท็กด้วยคำตอบที่ถูกต้องเพื่อเป็นแนวทางในการเรียนรู้ของแบบจำลอง
วิธีการแก้: การรวบรวมข้อมูล (การรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อฝึกโมเดล ML)
การรับข้อมูลการฝึกอบรม AI สำหรับโมเดล ML
การรวบรวมข้อมูลอย่างมีประสิทธิผลต้องอาศัยการวางแผนและการดำเนินการอย่างรอบคอบ ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ ได้แก่:
- การกำหนดวัตถุประสงค์: ระบุเป้าหมายของโครงการ AI ของคุณให้ชัดเจนก่อนเริ่มรวบรวมข้อมูล
- การเตรียมชุดข้อมูล: วางแผนสำหรับชุดข้อมูลหลายชุด (การฝึกอบรม การตรวจสอบ การทดสอบ)
การจัดการงบประมาณ: กำหนดงบประมาณที่สมจริงสำหรับการรวบรวมข้อมูลและการใส่คำอธิบายประกอบ - ความเกี่ยวข้องของข้อมูล: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่รวบรวมมีความเกี่ยวข้องกับโมเดล AI เฉพาะและกรณีการใช้งานที่ตั้งใจไว้
- ความเข้ากันได้ของอัลกอริทึม: พิจารณาอัลกอริทึมที่คุณจะใช้และความต้องการข้อมูลของอัลกอริทึมเหล่านั้น
- แนวทางการเรียนรู้: กำหนดว่าคุณจะใช้การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล แบบไม่มีผู้ดูแล หรือแบบเสริมแรง
วิธีการรวบรวมข้อมูล
สามารถใช้วิธีการต่างๆ หลายวิธีเพื่อรับข้อมูลการฝึกอบรม:
- แหล่งที่มาฟรี: ชุดข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะ (เช่น Kaggle, Google Datasets, OpenML) ฟอรัมเปิด (เช่น Reddit, Quora) หมายเหตุประเมินคุณภาพและความเกี่ยวข้องของชุดข้อมูลฟรีอย่างรอบคอบ
- แหล่งข้อมูลภายใน: ข้อมูลจากภายในองค์กรของคุณ (เช่น CRM, ระบบ ERP)
- แหล่งจ่าย: ผู้ให้บริการข้อมูลบุคคลที่สาม, เครื่องมือขูดข้อมูล
การจัดงบประมาณสำหรับการรวบรวมข้อมูล
การจัดสรรงบประมาณสำหรับการรวบรวมข้อมูลต้องพิจารณาปัจจัยหลายประการดังนี้:
- ขอบเขตโครงการ: ขนาด ความซับซ้อน ประเภทของเทคโนโลยี AI (เช่น การเรียนรู้เชิงลึก NLP การมองเห็นคอมพิวเตอร์)
- ปริมาณข้อมูล: ปริมาณข้อมูลที่จำเป็นขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของโครงการและข้อกำหนดของแบบจำลอง
- กลยุทธ์การกำหนดราคา: ราคาของผู้จำหน่ายจะแตกต่างกันขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูล ความซับซ้อน และความเชี่ยวชาญของผู้ให้บริการ
- วิธีการจัดหา: ต้นทุนจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับว่าข้อมูลนั้นมาจากภายใน จากแหล่งข้อมูลฟรี หรือจากผู้จำหน่ายที่ชำระเงิน
จะวัดคุณภาพข้อมูลได้อย่างไร
เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่ระบบมีคุณภาพสูงหรือไม่ ให้ปฏิบัติตามพารามิเตอร์ต่อไปนี้:
- มีวัตถุประสงค์เพื่อการใช้งานเฉพาะกรณี
- ช่วยทำให้โมเดลฉลาดขึ้น
- เร่งการตัดสินใจ
- แสดงถึงโครงสร้างตามเวลาจริง
ตามลักษณะที่กล่าวถึง นี่คือลักษณะที่คุณต้องการให้ชุดข้อมูลของคุณมี:
- ความสม่ำเสมอ: แม้ว่ากลุ่มข้อมูลจะมาจากหลายช่องทาง แต่ก็ต้องได้รับการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับรุ่น ตัวอย่างเช่น ชุดข้อมูลวิดีโอที่มีการใส่คำอธิบายประกอบอย่างดีจะไม่เหมือนกันหากจับคู่กับชุดข้อมูลเสียงที่มีไว้สำหรับรุ่น NLP เท่านั้น เช่น แชทบ็อตและผู้ช่วยเสียง
- สอดคล้อง: ชุดข้อมูลควรมีความสอดคล้องกันหากต้องการให้เรียกว่ามีคุณภาพสูง ซึ่งหมายความว่าทุกหน่วยของข้อมูลต้องมีจุดมุ่งหมายในการตัดสินใจที่รวดเร็วขึ้นสำหรับแบบจำลอง เพื่อเป็นปัจจัยเสริมของหน่วยอื่นๆ
- ความครอบคลุม: วางแผนทุกแง่มุมและคุณลักษณะของแบบจำลอง และตรวจสอบให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลที่ต้นทางครอบคลุมฐานทั้งหมด ตัวอย่างเช่น ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ NLP ต้องเป็นไปตามข้อกำหนดด้านความหมาย วากยสัมพันธ์ และแม้แต่บริบท
- ความสัมพันธ์กัน: หากคุณมีผลลัพธ์ในใจ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความสม่ำเสมอและมีความเกี่ยวข้อง ทำให้อัลกอริธึม AI สามารถประมวลผลได้อย่างง่ายดาย
- หลากหลาย: ฟังดูขัดกับความฉลาดทาง 'ความสม่ำเสมอ' หรือไม่? ไม่ใช่ว่าชุดข้อมูลที่หลากหลายนั้นมีความสำคัญมากเพียงใด หากคุณต้องการฝึกโมเดลแบบองค์รวม แม้ว่าสิ่งนี้อาจทำให้งบประมาณเพิ่มขึ้น แต่โมเดลก็มีความชาญฉลาดและมีความรอบรู้มากขึ้น
- ความถูกต้อง: ข้อมูลควรจะไม่มีข้อผิดพลาดและความไม่สอดคล้องกัน
ประโยชน์ของการออนบอร์ดผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม AI แบบ end-to-end
ก่อนรับผลประโยชน์ ต่อไปนี้คือแง่มุมที่กำหนดคุณภาพของข้อมูลโดยรวม:
- แพลตฟอร์มที่ใช้
- คนที่เกี่ยวข้อง
- ติดตามกระบวนการ
และด้วยผู้ให้บริการแบบ end-to-end ที่มีประสบการณ์ คุณจะสามารถเข้าถึงแพลตฟอร์มที่ดีที่สุด ผู้คนที่ช่ำชองมากที่สุด และกระบวนการทดสอบที่จะช่วยให้คุณฝึกโมเดลให้สมบูรณ์แบบได้อย่างแท้จริง
สำหรับรายละเอียดเฉพาะ ต่อไปนี้คือประโยชน์ที่ได้รับการดูแลจัดการเพิ่มเติมบางส่วนซึ่งควรค่าแก่รูปลักษณ์เพิ่มเติม:
- ความสัมพันธ์กัน: ผู้ให้บริการแบบ End-to-End มีประสบการณ์มากพอที่จะให้บริการเฉพาะชุดข้อมูลแบบจำลองและอัลกอริทึมเท่านั้น นอกจากนี้ พวกเขายังดูแลความซับซ้อนของระบบ ข้อมูลประชากร และการแบ่งส่วนตลาดด้วย
- หลากหลาย: บางรุ่นต้องการรถบรรทุกชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อให้สามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง เช่น รถยนต์ที่ขับเอง ผู้ให้บริการที่มีประสบการณ์แบบ end-to-End คำนึงถึงความต้องการความหลากหลายด้วยการจัดหาชุดข้อมูลที่มีผู้ขายเป็นศูนย์กลาง พูดให้ชัดเจน ทุกสิ่งที่เหมาะสมกับโมเดลและอัลกอริทึมนั้นพร้อมให้ใช้งานแล้ว
- ข้อมูลที่ดูแล: สิ่งที่ดีที่สุดเกี่ยวกับผู้ให้บริการที่มีประสบการณ์คือพวกเขาปฏิบัติตามแนวทางที่เป็นขั้นเป็นตอนเพื่อสร้างชุดข้อมูล พวกเขาแท็กส่วนที่เกี่ยวข้องด้วยแอตทริบิวต์เพื่อให้คำอธิบายประกอบเข้าใจได้
- คำอธิบายประกอบระดับไฮเอนด์: ผู้ให้บริการที่มีประสบการณ์ปรับใช้ Subject Matter Experts ที่เกี่ยวข้องเพื่อใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อความสมบูรณ์แบบ
- การยกเลิกการระบุตัวตนตามแนวทางปฏิบัติ: กฎระเบียบด้านความปลอดภัยของข้อมูลสามารถสร้างหรือทำลายแคมเปญการฝึกอบรม AI ของคุณได้ อย่างไรก็ตาม ผู้ให้บริการแบบ End-to-End จะดูแลปัญหาการปฏิบัติตามข้อกำหนดทุกข้อที่เกี่ยวข้องกับ GDPR, HIPAA และหน่วยงานอื่นๆ และช่วยให้คุณมุ่งเน้นที่การพัฒนาโครงการได้อย่างเต็มที่
- ศูนย์อคติ: ผู้ให้บริการที่น่าเชื่อถือต่างจากตัวรวบรวมข้อมูล ตัวทำความสะอาด และผู้ใส่คำอธิบายประกอบภายในองค์กร ผู้ให้บริการที่น่าเชื่อถือจะเน้นไปที่การกำจัดอคติของ AI จากแบบจำลองเพื่อแสดงผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมมากขึ้นและการอนุมานที่แม่นยำ
การเลือกผู้จำหน่ายการเก็บรวบรวมข้อมูลที่เหมาะสม
ทุกแคมเปญการฝึกอบรม AI เริ่มต้นด้วยการเก็บรวบรวมข้อมูล หรืออาจกล่าวได้ว่าโปรเจ็กต์ AI ของคุณมักจะส่งผลกระทบพอๆ กับคุณภาพของข้อมูลที่นำเข้ามาที่ตาราง
ดังนั้นจึงแนะนำให้เข้าร่วมกับผู้จำหน่ายการเก็บรวบรวมข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับงานนี้ ซึ่งปฏิบัติตามแนวทางต่อไปนี้:
- ความแปลกใหม่หรือเอกลักษณ์
- การส่งมอบทันเวลา
- ความถูกต้อง
- ความสมบูรณ์
- ความมั่นคง
และนี่คือปัจจัยที่คุณต้องตรวจสอบในฐานะองค์กรเพื่อหาทางเลือกที่เหมาะสม:
- คุณภาพของข้อมูล: ขอชุดข้อมูลตัวอย่างเพื่อประเมินคุณภาพ
- การปฏิบัติตาม: ตรวจสอบความสอดคล้องตามกฎระเบียบความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
- ความโปร่งใสของกระบวนการ: เข้าใจกระบวนการรวบรวมข้อมูลและการใส่คำอธิบายประกอบ
- การบรรเทาอคติ: ฉันสอบถามเกี่ยวกับแนวทางของพวกเขาในการแก้ไขอคติ
- scalability: รับรองว่าศักยภาพของพวกเขาสามารถปรับขยายได้ตามการเติบโตของโครงการของคุณ
พร้อมที่จะเริ่ม?
การรวบรวมข้อมูลถือเป็นรากฐานของโครงการ AI ที่ประสบความสำเร็จ ด้วยการทำความเข้าใจประเด็นสำคัญและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่ระบุไว้ในคู่มือนี้ คุณจะสามารถรวบรวมและจัดเตรียมข้อมูลที่จำเป็นเพื่อสร้างโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพและสร้างผลกระทบได้อย่างมีประสิทธิภาพ ติดต่อเราได้ตั้งแต่วันนี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริการรวบรวมข้อมูลของเรา
ดาวน์โหลดอินโฟกราฟิกของเราเพื่อดูภาพสรุปแนวคิดการรวบรวมข้อมูลที่สำคัญ
